01Kullanılabilecek teknolojiler
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
04Bahçelievler için çalışma düzeni
Bahçelievler'in PTT verisindeki 11 yerleşim kaydı 3 farklı posta koduna dağılır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Bahçelievler'deki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
İstanbul genelinde Bağcılar, Beyoğlu ve Maltepe gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Kurum içi yapay zekâ asistanını planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?
Şirket bilgisi dağınık olduğunda
Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.
Veri dışarı çıkmamalıysa
Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.
06Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?
Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Bahçelievler'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
Bahçelievler'de ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- OCR
- iş akışı
- RAG
- İstanbul
- Bahçelievler